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该文采用一种新的增加误差项法来提高多层神经元网络对遥感图象的分类精度。该算法综合运用两种学习法则：反向前传（ＢＰ）和Ｈｅｂｂｉａｎ学习准则，由于该法能使隐层神经元的饱和程度达到所需量，从而有效地减小了输出对输入的敏感程度，使网络分类器的推广能力和鲁棒性增强、遥感图像的分类精度提高。
一种基于BP的Hebbian混合算法在遥感图像分类中的应用
【摘 要】
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该文采用一种新的增加误差项法来提高多层神经元网络对遥感图象的分类精度。该算法综合运用两种学习法则：反向前传（ＢＰ）和Ｈｅｂｂｉａｎ学习准则，由于该法能使隐层神经元的饱和程度达到所需量，从而
【机 构】
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理工大学电子工程系
【出 处】
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1997年中国神经计算科学大会
【发表日期】
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1997年期
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